35、Cisco ASA透明防火墙部署与配置详解

Cisco ASA透明防火墙配置指南

Cisco ASA透明防火墙部署与配置详解

1. 防火墙MAC表老化问题及处理

防火墙的MAC表项可能在5分钟后老化。当主机在第10分钟向默认网关发送新数据包时,由于防火墙缺少该MAC表项,数据包会被丢弃。
若安全策略不允许ASA在某个接口上动态学习L2F表,可以通过以下步骤禁用学习过程:
- 导航至“Configuration > Device Management > Advanced > Bridging > MAC Learning”,选择要禁用动态MAC地址学习的接口。
- 也可以使用 mac - learn disable 命令。
禁用接口的学习过程后,需要为该接口上的主机添加静态MAC地址条目。示例命令如下:

Chicago(config)# mac - address - table static outside 0000.0c07.ac00
Chicago(config)# mac - learn outside disable
2. 部署场景

透明防火墙解决方案有两种部署场景:
- SMTF部署
- 使用安全上下文的MMTF部署

3. SMTF部署
3.1 部署背景与目标

SecureMe在纽约的远程站点使用IP和IPX作为第3层协议,希望无缝部署ASA透明防火墙,且不修改现有网络地址。其目标包括:
- 允许DNS流量查询DNS服务器。
- 允许HTTP客户端与Web服务器通信。
- 允许远程客户

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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